急診科是醫(yī)院救治急危重癥患者的核心陣地，但在高負(fù)荷、高壓力、高復(fù)雜性的工作環(huán)境下，其面臨的挑戰(zhàn)日益凸顯。如何提升診療效率、保障患者安全、優(yōu)化資源配置，成為醫(yī)院管理者與醫(yī)務(wù)人員亟須解決的難題。近年來，隨著醫(yī)療信息化建設(shè)進(jìn)程逐步提速，利用智能工具輔助臨床醫(yī)生提升診療效率和質(zhì)量，正在成為重要的發(fā)展趨勢。急診科作為醫(yī)院的“前沿陣地”，更是迫切需要借助智能化手段來應(yīng)對日益增長的醫(yī)療需求和復(fù)雜多變的病情。
張璐介紹，急診科的工作常被繁瑣重復(fù)的管理流程和信息孤島問題所困擾。由于科室間信息交流不暢，導(dǎo)致診療決策延遲和錯誤，患者病歷、檢查結(jié)果等信息分散，無法快速準(zhǔn)確共享。手動錄入和查找信息常常耗費醫(yī)護(hù)人員大量時間，不僅限制了診療效率，還可能因信息不全或錯誤引發(fā)誤診等患者安全風(fēng)險。此外，急診科醫(yī)護(hù)人員長期處于高強度工作狀態(tài)，工作倦怠和職業(yè)耗竭現(xiàn)象普遍?；颊咴诩痹\科就診時常因危急情況和治療方式不同需要等待較長時間，導(dǎo)致就醫(yī)體驗下降。在醫(yī)療資源和配置上，由于醫(yī)療從業(yè)人員嚴(yán)重不足，工作人員長期處于崩潰邊緣，容易出現(xiàn)漏診誤診、缺少溝通，以及易與患者產(chǎn)生語言沖突等情況。有統(tǒng)計顯示，美國各級醫(yī)療機構(gòu)出現(xiàn)誤診的概率為11%，其中中風(fēng)、敗血癥、肺炎、血栓和肺癌5種疾病的總體誤診率為40%。而由于影像科醫(yī)生常常不能按時完成判讀工作，導(dǎo)致急診環(huán)境下肋骨骨折的漏診率可達(dá)20%。“急診科出現(xiàn)漏診誤診的原因，與信息采集不全、關(guān)鍵信息遺漏、檢查不全面或手段不完善、信息交流不暢等有關(guān)?！睆堣幢硎荆痹\科亟須建立輔助決策系統(tǒng)，以智能化方式應(yīng)對急診診療痛點。對照急診科目前存在的問題，天津醫(yī)科大學(xué)第二醫(yī)院自2024年就開始探索智能化工具輔助急診科診療工作，最終確定用“大模型+CDSS”的方式輔助醫(yī)生提升鑒別診斷、治療方案制定等工作的質(zhì)量和效率。項目建設(shè)之初，醫(yī)院將改進(jìn)目標(biāo)聚焦在提升診療靈敏性、優(yōu)化診療流程、增強臨床指南依從性以及促進(jìn)醫(yī)學(xué)教育和研究4個方面。提升診斷靈敏性：基于權(quán)威醫(yī)學(xué)知識庫和大數(shù)據(jù)分析，CDSS能夠在臨床各個診療環(huán)節(jié)為醫(yī)生提供準(zhǔn)確的診斷建議和治療方案，提醒醫(yī)生不規(guī)范的診療行為，以此減少誤診和漏診率。優(yōu)化診療流程：CDSS可以無縫嵌入醫(yī)院信息生態(tài)系統(tǒng)，智能分析患者完整數(shù)據(jù)，為醫(yī)護(hù)人員自動生成鑒別診斷、治療方案、病情分析等，輔助醫(yī)護(hù)人員優(yōu)化診療方案，提高診療效率。增強臨床指南依從性：大模型能夠提供符合循證醫(yī)學(xué)證據(jù)的決策支持，明確診斷建議和治療方案等文字的來源，引導(dǎo)醫(yī)生遵循臨床指南，提高治療的規(guī)范性和一致性。促進(jìn)醫(yī)學(xué)教育與研究：通過整合和分析大量的醫(yī)學(xué)文獻(xiàn)和病例庫，CDSS能夠為醫(yī)生提供最新的醫(yī)學(xué)知識，大模型在此基礎(chǔ)上能夠?qū)⒅R進(jìn)行梳理，并通過問答形式輔助醫(yī)學(xué)教育，推動醫(yī)學(xué)研究的發(fā)展。“系統(tǒng)上線后，臨床醫(yī)生的工作流程發(fā)生了明顯變化?！睆堣唇榻B，醫(yī)生在接診患者時，只需要了解患者基本信息和癥狀，系統(tǒng)便能迅速提供可能的診斷和一系列的治療方案。這不僅極大地節(jié)省了醫(yī)生的時間，還使得診療過程更加高效、精準(zhǔn)。有醫(yī)生表示，有了大模型和CDSS的輔助，他們在面對復(fù)雜病例時更有信心。低年資醫(yī)生的書寫病歷和學(xué)習(xí)效率也得到了明顯提升。張璐介紹，為驗證智能系統(tǒng)的準(zhǔn)確性，醫(yī)院設(shè)計以急診病歷診斷的特異性為評測指標(biāo)，選取了急診收治住院未轉(zhuǎn)科的5230份病例進(jìn)行初期測試。評測方法以急診轉(zhuǎn)住院后的出院診斷為樣本預(yù)測值，基于急診患者信息預(yù)測確診診斷列表，計算模型預(yù)測的靈敏度。經(jīng)過兩輪測試，系統(tǒng)自動評測結(jié)果與專家評審評測結(jié)果均超過90%，最高甚至達(dá)到96.7%，準(zhǔn)確度得到了驗證。以一位“呼吸困難3小時”的患者為例，其3小時前突然出現(xiàn)呼吸困難，進(jìn)行性加重，胸悶憋氣，伴大汗，同時既往史顯示左下肢骨折臥床2個月。醫(yī)生根據(jù)血氧飽和度和血氣分析結(jié)果判斷該名患者下肢有深靜脈血栓（DVT）或肺血栓栓塞癥（PTE）的可能性。此時系統(tǒng)提示一系列疑似危重診斷，其中列在首位的即為急性肺栓塞。醫(yī)生點擊“急性肺栓塞”后，系統(tǒng)給出分析依據(jù)。通過與系統(tǒng)的交互，醫(yī)生能夠了解符合最新版診療指南的治療方案，確?；颊呒皶r得到科學(xué)的治療。目前，將智能工具參與到診療過程的方式正在得到越來越多臨床醫(yī)生的認(rèn)可，“大模型+CDSS”的臨床應(yīng)用價值正在不斷提升。張璐表示，接下來醫(yī)院將基于急診科的臨床應(yīng)用成效形成可拓展、可復(fù)制的方法論和成果報告，帶動更多醫(yī)療機構(gòu)的急診診療質(zhì)量提升。同時，結(jié)合各科室診療特點，進(jìn)一步優(yōu)化大模型，使其能夠輔助其他專業(yè)科室的診療工作，同步提升全院醫(yī)療質(zhì)量。
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